Pythonにおける配列と画像データの変換について

お世話になっております。初めて質問をさせていただく者です。
Deep Learning関連の質問なのですが、非常に優れた関数であるim2colという関数の逆バージョンであるcoltoim関数を実装したいと考えております。
実験の意図としては、画像データとして読み込んだものをim2colによって行列化し、それに以下のコードの演算を加えた後、coltoimによって再び画像化したいと考えています。ただし、演算によって次元の要素が変わってしまうため、上手くいっていない状況です。エラーコードとしては、以下のようなものです。
"cannot reshape array of size 412958720 into shape (1280,71,71,1,5,5)"

以下がソースコードとなります。

Python
1#前提データとして、"T1","Filters","Bias"があります。
2#T1.shape = (画像枚数、チャネル数、画像の縦サイズ、画像の横サイズ) = (1280,1,75,75),Filters.shape = (25,64),Bias.shape = (64,)です。
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4def im2col(input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):
5    N, C, H, W = input_data.shape
6    out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
7    out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
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9    img = np.pad(input_data, [(0,0), (0,0), (pad, pad), (pad, pad)], 'constant')
10    col = np.zeros((N, C, filter_h, filter_w, out_h, out_w))
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12    for y in range(filter_h):
13        y_max = y + stride*out_h
14        for x in range(filter_w):
15            x_max = x + stride*out_w
16            col[:, :, y, x, :, :] = img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride]
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18    col = col.transpose(0, 4, 5, 1, 2, 3).reshape(N*out_h*out_w, -1)
19    return col
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21def coltoim(col, input_data, filter_h, filter_w, stride=1, pad=0):
22    N, C, H, W = input_data.shape
23    out_h = (H + 2*pad - filter_h)//stride + 1
24    out_w = (W + 2*pad - filter_w)//stride + 1
25    col = col.reshape(N, out_h, out_w, C, filter_h, filter_w).transpose(0, 3, 4, 5, 1, 2)
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27    img = np.zeros((N, C, H + 2*pad + stride - 1, W + 2*pad + stride - 1))
28    for y in range(filter_h):
29        y_max = y + stride*out_h
30        for x in range(filter_w):
31            x_max = x + stride*out_w
32            img[:, :, y:y_max:stride, x:x_max:stride] = col[:, :, y, x, :, :]
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34    return img[:, :, pad:H + pad, pad:W + pad]
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36Data = im2col(T1, filter_h = 5, filter_w = 5, stride=1, pad=0)
37#Data.shape = (6452480,25)
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39Net = np.dot(Data, Filters)- (1/2)*Bias
40sum_Net = np.sum(Net,axis = 1)
41sum_Net = sum_Net.reshape(6452480,-1)
42new_Net = Net/sum_Net
43new_Net = softmax(new_Net) #softmaxの定義については無視してください。
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45newNetImg = coltoim(new_Net,T1,5,5,1,0)
46#newNetImgを画像として出力したい。